大数据专业就业前景

大数据专业就业前景（精选8篇）

篇1：大数据专业就业前景

大数据人才稀缺

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

据职业社交平台LinkedIn发布的《中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。

篇2：大数据专业就业前景

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。

大数据专业人才就业薪资

1、基础人才-数据分析师

北京数据分析平均工资： 10630/月，取自 15526 份样本，较 年，增长 9.4%。

数据分析师岗位职责

业务类别:技术

业务方向:数据分析

工作职责:

1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；

2. 负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测；

3. 参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

4. 整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持；

5. 独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控；

6. 参与编写项目相关文档。

教育背景:

学历：本科其它：

经验要求:工作经验：3-5年

任职要求:

1. 统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历；有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识；

2. 熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件（SAS、R、Python等的一种或多种），能熟练使用SQL读取数据；

3. 使用过 逻辑回归、神经网络、决策树、聚类 等的一种或多种建模方法；

4. 3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先；

5. 具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑；

6. 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

能力素养:

良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题； 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。

2、大数据开发工程师

北京大数据开发平均工资：30230/月。

大数据开发工程师/专家 岗位指责

职位描述：

1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；

2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；

3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献；

岗位要求：

1、计算机或相关专业本科以上学历（3年以上工作经验）；

2、精通C++/Java/Scala程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境；

3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码；

4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力；

5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神；

6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系统有深入使用和底层研究者加分；

3、Hadoop开发工程师

北京hadoop平均工资： 0/月，取自 1734 份样本。

Hadoop开发工程师岗位职责（引自新浪网）：

职位描述：

1.参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化；

2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化（包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等）；

3.深入源码改进各种开源大数据项目（包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等）。

任职要求：

1.计算机或相关专业本科以上学历；

2.熟悉Linux环境下开发，熟练掌握C++/Java/Scala等一种以上编程语言；

3.熟悉Hadoop生态系统相关项目，精通以下项目之一的源码（Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin）；

4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。

4、数据挖掘工程师

北京数据挖掘平均工资：21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%；

数据挖掘工程师招聘要求（引自蚂蚁金服集团技术部）：

工作职责：

1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法；

2、数据仓库模型设计和建立；

3、数据梳理流程的实现和维护；

4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。

任职资格：

1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。

2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。

3、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Hive、Spark、Storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。

4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，Java优先。

5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验

5、算法工程师

北京算法工程师平均工资： 22640/月，取自 10176 份样本。

算法工程师 招聘要求（引自美团点评数据平台部）：

职位描述：

互联网公司背景优先

A、广告算法

岗位职责：

1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型；

2.负责核心算法的开发；

3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发；

4.负责广告技术研究项目的推进与管理；

职位需求：

1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;

2.熟练掌握一门开发语言；

3.有机器学习、数据挖掘相关知识；

4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验；

5.有较强的沟通协调能力；

B、推荐算法

职位描述：

1. 参与各个产品线的个性化推荐系统的研发；

2. 分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序；

3. 通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性；

职位要求：

1. 全日制本科及以上学历，计算机相关专业；

2. 熟练掌握各类个性化推荐算法，并有开发个性化推荐系统的实际项目经验；熟练掌握各类回归及排序算法，能够利用相关算法进行推荐排序的优化；

3. 熟练掌握分类、聚类、回归、降维等经典机器学习算法和技术，能够根据实际问题选择合适的模型和算法并进行相应的开发；

4. 有较强的工程架构和开发能力，能够实现支撑千万级用户和TB级用户行为数据的推荐系统或算法；

5. 掌握python、matlab等脚本语言，熟悉各类数据挖掘工具（如weka、Mahout），能够快速建立模型并进行验证；

C、算法工程师

岗位职责:

1、开发和优化用户行为数据挖掘，文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法

2、能够很快学习和利用state-of-the-art的算法解决实际产品问题，提升产品用户体验

任职资格:

1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力

2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。

3、熟悉C++, Java或Python，熟悉Linux或类Unix系统开发,有较强的编程能力。 能独立实现线上算法模块者优先。

4、对大数据处理平台和工具有一定经验者优先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等

最后一个问题，哪些公司需求大数据人才？

答：所有的公司。大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。

马云爸爸说“我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。”

篇3：网络大数据的发展趋势及应用前景

1 网络大数据的特点

网络大数据的主要特点是准确、高效, 这是对数据可靠性的基本要求。并且大数据是运动的, 经常处于高速传输的状态下, 人们通常称它为数据流。而数据流是很难被全部存储的, 因为网络储存空间的限制, 长期储存大量数据是难以实现的, 所以周期性的对数据进行整理, 删除部分数据, 仅保留数据的关键信息, 可以在最大程度上节省空间。并且在网络大数据的不断发展过程中, 由于数据的来源各异, 就导致数据信息变得越来越多样化, 形式也各不相同。在2012年的互联网发展趋势中, 有人用生动形象的图画对大数据进行了描述。其中一张是排列整齐的稻草堆, 另一张是在稻草堆中缝衣针的特写。两张画相比较所表达的含义就是, 可以利用网络大数据技术, 在繁杂的数据信息中快速、准确地找到你所需要的东西, 哪怕是一个小小的针。

2 网络大数据时代的发展趋势

2.1 网络大数据与智能计算相结合

想要从网络大数据中获取有价值的信息, 就要对大数据进行分析, 这就需要将网络大数据与智能计算进行结合。从网络大数据中获取到更准确、更深层次的知识, 并不能只对数据进行简单的分析比对, 这就需要计算机提升对数据的认知和推理能力, 其中核心的技术就是人工智能。近年来, 人工智能的研究与应用受到了很多关注, 其原因就是计算机的硬件性能不断突破与计算机技术的快速发展, 让信息处理的速度与质量都有了显著提高, 能够快速高效的处理海量数据, 为人们的生活工作带来许多便利与益处。

2.2 网络大数据带动科学研究

网络大数据的不断发展带动了多个学科研究的融合, 许多学科从表面上来看, 研究的方向与内容都大相径庭, 但从大数据的角度上进行分析, 会发现各学科之间的研究具有一定的相同性。随着时代不断朝着数字化的方向发展, 就会使许多学科的研究在数据层面上不尽相同, 这样就能够采用相似的思想统一对数据进行相关分析。在大数据处理的理论研究上面, 使用概率统计的新型模型进行相关研究, 从而在学科的理论基础上面实现突破。

2.3 网络大数据与热点技术领域融合

网络大数据与移动互联网、云端技术等热点技术领域的相互结合, 会产生很多综合性极强的应用。近些年信息技术的发展呈现出前端不断延伸, 后端逐渐强大的趋势, 云端技术的运用使数据在后端的储存能力与计算能力不断加强, 这样做能够加强信息技术与人类生活的相互交融, 不仅大大方便了人们的生活, 对社会的不断向前发展也起到了一定的积极作用。

2.4 网络大数据信息社会化

随着智能手机的全面普及, 移动智能终端具有了接入互联网的能力, 上网的人数在每天成倍的增长, 社交媒体的使用也逐渐成为日常化的事情, 这就是使得网络大数据中普通民众的日常生活信息不断增多, 从而使网络大数据信息社会化。不再只有高级技术人员才能够进行对数据的访问, 普通民众也可以做到, 访问数据、搜集数据和整理数据, 使得对数据信息的访问变得普遍化, 可以供所有人使用。比如, 在2012年11月份的《时代》杂志中, 就有人指出美国总统奥巴马成功连任的关键, 就是对过去几年来相关的网络数据进行搜集、整理以及分析, 充分了解当前美国的经济状况、民生诉求, 以便于准确把握民众的心理, 在拉票演讲中赢得民心, 顺利连任。就是因为网络大数据信息的社会化, 奥巴马才能在分析数据中准确把握民众心理, 并且利用演讲达到赢得选票的目的。

3 网络大数据应用前景展望

3.1 将数据进行资源化处理

在网络大数据中包含着各种各样的数据信息资源, 将这些数据信息进行有效的整合、处理与运用, 将会为相关行业产生巨大的经济价值, 并且带来丰厚的利润。因此, 要逐步对网络大数据技术进行相关研究, 从而更好地利用大数据信息, 为行业产生更多的经济效应。先进的大数据技术和信息化的思维模式是高效利用信息资源的基础, 因此, 处理网络大数据的相关技术人员应该将传统的数据资源处理方法与现代先进的大数据技术进行有机的结合, 将数据进行资源化处理, 通过对数据的重新整理、分析与比对, 将大数据技术不断的提升, 从而为相关行业创造更多的经济价值。而对于掌握了新型的网络大数据处理技术的行业来说, 在未来的发展上面可以通过对数据的进一步整理分析, 正确的制定发展战略, 创造更多的利润空间, 从而实现利益的最大化。

3.2 将数据与企业发展融合

在大数据技术的不断发展下, 移动网络技术、物联网和云计算等热门技术都做到了与大数据技术的充分融合, 这样的融合也可以促进许多不同方面科学技术的结合, 充分的体现出学科的交叉融合在这个新时代下的效用与功能。相关网络技术人员需要具备充分的信息科学知识, 只有这样大数据技术才能够有长足的进步与发展。技术人员通过对大数据技术中的信息进行获取、分析、比对, 对具体技术进行相关创新改造, 使大数据技术与企业的管理制度进行有效的结合, 从企业经营的角度分析问题, 让大数据技术能够在最大程度上帮助企业管理和发展。企业也要对相关技术人员进行培养, 并且创建一个能够处理与应用大数据技术的信息部门, 吸引业务水平高超的技术人员的加入, 充分发挥出信息部门对企业经营与发展的重要作用。

3.3 网络大数据的发展要以人为本

科学技术的发展离不开人类的不断创新, 并且使用科学技术的主体一定是人类, 虽然在网络大数据技术的广泛应用下, 数据信息的及时交流与整合极大方便和满足了人们的日常生活, 还能够为科学发展提供有效的依据与指导, 但无论是多么准确、高效的数据都无法完全代替人脑, 这就需要在大数据技术的不断发展过程中, 始终坚持以人为本的原则, 将人的生产生活与网络大数据进行融合时, 一定要把人类在科技发展中的主体地位充分体现出来, 只有这样, 大数据技术的发展才会益于人类社会的发展。

4 结论

网络大数据的时代已经来临, 在众多复杂的数据信息中, 人们可以快速的找到有效信息并且正确的加以利用, 会在极大程度上方便自己的工作和生活, 也对提高个人的生活品质有很大的帮助。并且, 大数据技术的不断发展正逐渐引发一场思维革命, 大数据在潜移默化中不仅改变了人们看待世界的方式, 还以极快的速度在各个领域中占据重要地位, 对人类社会的发展做出了巨大贡献。

摘要：随着网络大数据时代的到来, 网络大数据的规模和复杂程度都有很大的增长, 为计算机顺利快速的处理数据带来了很大挑战。并且随着智能终端的快速普及, 以及云端、云计算等技术的逐渐兴起, 网络数据呈井喷式增长, 对许多行业都会造成一定影响, 可谓是机遇与挑战并存。近些年由于人们对社交网站的喜爱程度不断增长, 就会使网络大数据中存有许多社会信息, 形成了社会缩影在网络上的一种映射。由此对网络大数据进行分析可以帮助人们更好的生活, 也会对社会发展产生巨大的推动力。

关键词：网络大数据,发展趋势,前景展望

参考文献

[1]王元卓, 靳小龙, 程学旗.网络大数据:现状与展望[J].计算机学报, 2013 (06) :1125-1138.

[2]何文娜.大数据时代基于物联网和云计算的地质信息化研究[D].长春:吉林大学, 2013.

[3]高海建.基于大数据视角的电子商务产业研究[D].北京:首都经济贸易大学, 2015.

[4]付红安.大数据在社会化媒体营销中的应用研究[D].重庆:重庆大学, 2014.

篇4：医疗健康大数据的应用前景分析

2009年年初，中共中央、国务院向社会公布了关于深化医药卫生体制改革的意见，新医改开始正式实施，医疗保障体系逐渐完善，医疗保障水平稳步提高，百姓的就医人次连年增长。据统计，2014年我市各级各类医疗卫生机构累计总诊疗2679.39万人次，与2009年的总诊疗1817.85万人次相比，年总诊疗人次增长了923.9万。与此同时，医疗卫生信息化建设在这几年中得到了长足的发展，各医院从单纯以财务为中心的信息系统发展到以病人为中心的信息系统，各地相继建设了区域卫生信息平台，建设了数据中心，存储了丰富的医疗健康数据。

我市自2011年起组建卫生信息专网，自2012年起采集市内九大医院的医疗数据以及八十多家社区卫生服务中心或服务站的公共卫生及医疗数据，如今数据采集已经成为常态化的工作。但数据采集只是第一步，对数据加以分析利用才是采集的目的。如何合理有效地利用，真正发挥数据的价值，还值得我们进一步思考与实践。

1.医疗健康大数据的特点

医疗健康大数据与其他领域的大数据一样，具备4个重要特征，称为4V 特征，即Volume（大容量）、Velocity（快速更新）、Variety（多类型）和Value（高价值）。以医院电子病历数据为例，它是典型的大数据。首先，电子病历的数据量大。以一家三甲医院为例，年诊疗人次为200万左右，每年将产生大量的电子病历数据信息，而且院方还必须保存往年的电子病历，根据《医疗机构管理条例实施细则》规定，医疗机构的门诊病历的保存期不得少于十五年；住院病历的保存期不得少于三十年。其次，数据的更新速度快。现代化的医疗越来越依赖于各种检验检查结果，检查化验的人数快速增加，其数据也在快速更新。第三，电子病历的数据包括了文本、图像、图形和视频等多种类型。第四，电子病历数据中隐藏着极有价值的医疗和医学信息，通过数据挖掘方法可以挖掘出有价值信息，以便医生进一步分析患者的病因，形成更好的治疗方案。

2.医疗健康大数据的应用

医疗健康大数据的应用至少应该包括治疗疾病的应用，医学教学或研究的应用，健康信息统计的应用等等。以贯穿全生命周期的健康档案为例，居民健康档案是收集、记录居民健康信息的重要工具，通过居民健康档案，能够了解和掌握居民的健康状况和疾病构成，了解居民主要健康问题和公共卫生方面的流行病学特征，为筛选高危人群，开展疾病管理，采取针对性的预防措施等奠定基础。

2.1有助于科学决策

对管理者或行政部门来说，采集的数据有统计学的意义。信息系统可充分利用海量数据，从需求出发构建各种统计分析报表，用于监控分析医疗质量、运营情况、成本情况，为科学决策提供参考和建议。

2.2有助于公共卫生管理

公共卫生管理部门可以通过综合卫生信息管理系统查看区域内高血压、糖尿病等慢病统计数据，进行疾病监控。同时相关部门通过分析医疗大数据的变化，获得来自各地的患者出现相同或类似症状并迅速在人群中蔓延的信息，从而可预测某些流行病的爆发，为人类阻止或减缓流行病的发展提供依据。

在甲型H1N1流感在美国爆发的几周前，谷歌公司的工程师们就发表了一篇论文，文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌公司为测试这些检索词条，总共处理了4.5 亿个不同的数字模型。在将得出的预测与2007 、2008 年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的预测与官方数据相关性高达97%，而且他们的判断非常及时。这是大数据应用于公共卫生领域的一个例证[1]。

2.3有助于精准医疗

美国总统奥巴马在2015年国情咨文演讲中推出“精准医学计划”（Precision Medicine Initiative），提议在2016财年向该计划投入2.15亿美元，以推动个体化医疗的发展，精准医疗引起全世界的关注。

精准医疗，简而言之就是以个体化医疗为基础，伴随着基因组测序、生物信息和大数据等技术交叉应用而发展起来的新型医疗模式。

精准医疗更重视“病人”的深度特征和“药物”的高度精准性；是在对病人和药物深度认识的基础上，完成更个体化的诊断和治疗。精准医疗的发展，离不开信息技术与生命科学和医疗技术的深度融合。所以说高性能计算在商业领域的普及应用，以及大数据分析技术和工具的出现，为医疗行业迎来了更为广阔、更具想象力的成长空间。

2.4有助于科研教学

医疗大数据系统保存了成百上千万患者的全部真实数据，如患者个人基本信息，包括居住地信息、家族疾病史等。通过大数据系统的挖掘分析，可以得知哪些癌症会有明显的家族遗传性，从而可进一步分析其发病与基因变化的关系，以找到降低这种癌症发病率的方法。通过挖掘分析大数据中疾病与地区区域的关系，可以得知哪些疾病容易在某些地区发生，以便进一步分析该地区的环境因素与疾病发生的关系，使得人类去有意识地改变环境，去除导致疾病发生的诸多因素[2]。

2.5有助于健康生活

随着健康档案对居民的开放查询，通过手机、电脑或电视，居民可以查询到个人的历次体检信息、就诊信息、检验检查信息，便于居民实时了解自己的健康状况。随着各地健康小屋的诞生、可穿戴式设备的普及应用，居民可以通过自助的方式获取健康相关信息，包括所消耗的食物、睡眠质量、运动量等行为数据，进行分析、处理，监测人们的身体状态，从而帮助人们改变不健康的行为习惯，实现积极健康的生活方式。

3.数据采集存在问题分析

3.1采集数据不够全面

我市各医疗机构尚未实行身份证实名制就诊，区域卫生信息平台中收集的能与身份证关联的才是有效信息。非医保患者仅凭医联卡就诊，这些就诊信息无法与身份证关联，成为无效信息。有待于下一步推行实名制就医来改善上述状况。

3.2采集数据不够准确

目前仍存在持他人的医保卡看病就医的情况，这种情况下所产生的就诊用药记录也会加载到医保卡持有人的健康记录里，导致健康信息不准确。各医疗机构内部信息系统较多，向区域卫生信息平台上传数据的来源和统计口径不同，导致上传数据不够准确。

3.3采集数据不够完整

由于各医疗机构信息系统建设在前，上级部门上传数据标准出台在后，以及各医疗机构信息化建设水平不一，导致目前各医疗机构向市级区域卫生信息平台上传的数据字段数与上级要求存在偏差。

4.医疗健康大数据应用的制约因素

4.1信息安全制约

信息公开与信息安全是一对矛盾。在推广医疗健康大数据的应用时，存在以下安全隐患：一是黑客入侵导致的数据被篡改、丢失等，二是信息在存储、传输、访问时导致的信息泄露、失真等，三是健康档案在管理上存在的相关法律法规不完善、责权机制不明确、信息安全意识不强、信息安全保障能力不足等导致的安全隐患[3]。

我市区域卫生信息平台中收集的信息包括居民个人基本信息、公共卫生信息和医疗就诊信息，其中包括国家基本公共卫生服务项目要求的0—6岁儿童、孕产妇、老年人、慢性病和重度精神疾病患者等各类重点人群的健康管理记录。很多信息涉及公民的隐私权，因此，如何在合理利用大数据和保护个人隐私之间取得平衡，是一个很现实的问题。对于提供这些个人信息的居民来说，一方面他们是公共卫生服务的受益者，另一方面也是信息权利的所有人，他们最关心的问题便是能否保障个人信息安全。

4.2大数据处理技术制约

随着各领域的技术飞速发展，对大数据处理技术提出了更高要求。如生物遗传学领域近几年开展的一项巨大工程——人类基因组计划，要对人类23 对染色体基因中30 亿个碱基对进行测序，其数据量之巨大，以至于当前高性能计算机系统都难以在可接受的时间内完成[2]。

4.3跨行业的合作共享制约

互联网的本质就是开放和共享。区域卫生信息化涉及公安、人社、民政、物价、药监、教育等非卫生部门。长期以来，我国的信息化是以部门为中心展开的，客观上形成了行业垂直的信息化体系，在地方上形成了条块分割的“信息孤岛”，数据开放需要层层审批，造成了信息在部门之间共享的难度。

4.4大数据应用意识和应用能力制约

目前我市已在数据统计分析、决策支持、慢病管理等方面开展了一些大数据应用，但总体来说大数据应用意识不强，应用能力有待提高。以我市统一开发的健康档案浏览器为例，该浏览器已嵌入到各医疗机构的HIS系统，通过医生工作站便可直接访问健康档案浏览器，了解患者的高血压、糖尿病、传染病等各类专项档案信息以及患者既往诊疗信息，但据统计目前的使用程度并不高。

篇5：大数据专业就业前景

成都大数据技术培训学校哪家好？学大数据就业前景怎么样

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为什么越来越多的90后偏爱互联网行业呢？他们的择业观与80后有哪些区别呢？

有诱人的福利

90后对于“软福利”的重视程度已经超过了“硬福利”。在90后受访者看来，五险一金的硬福利应该属于公司的“标准配置”，因此并不算关键的竞争力因素，能够提供弹性工作时间、额外带薪年假、配备固定班车等“软福利”更容易获得90后的青睐。创新文化的氛围

Google内部将午餐时间看作同事间宝贵的交流机会，和美国大多数互联网公司一样，Google的员工中午普遍不睡午觉，通过协同工具来实现“约饭”的流程化，而只要是员工，制度上是可以实现任何级别之间的会餐，这也是其公司扁平化文化的一个体现。符合自己兴趣的发展空间

90后普遍认为工作不只是满足生计这么简单，能够满足兴趣、实现人生意义更重要。有62%的90后表示择业时更看重是否有符合自己兴趣的发展空间，仅有38%的受访者在择业时优先考虑薪资待遇。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。“只有高中学历，做个保安、服务员、挣的不多、干活还累，在酒店后厨大勺一挥，弄出几个菜，就能月薪上万，我有机会成为他们吗”，这是众多高中毕业生共同的心声。2017年高考已经结束，毕业后学什么好呢？选择哪个学校呢？

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近年来，高不成低不就、先就业再择业、与企业需求脱节等大学生就业问题日益凸显，甚至可以说已经成为了严重的社会问题。据悉，2013年全国普通高校毕业生总人数将达到699万人，而相关数据显示2013年应届毕业生签约率不足3成。如何突破瓶颈，顺利实现就业？不仅是学生要思考的问题，更是社会需要迫切解决的难题。对此，成都国信安认为，实现顺利就业，大学生需要回归到职业发展的原点——职业规划。为什么要做职业规划

不可否认的是，无论是何种职业，都需要完整的知识架构体系作支撑，而知识架构体系的构建需要长时间的积累。理论上，现阶段的高校教育虽然在培养完全符合企业需求的人才方面存在一定困难，但其课程体系可以使学生具备企业需求的基本能力素质。而现实中我们发现，很多大学生显然没有具备这一能力。

之所以这样，一个重要原因是很多大学生缺乏准确的自我定位。在高校中，一个普遍的现象是学生自身爱好与所学专业存在严重错位。这类学生在学习过程中往往是抱着“六十分万岁”的心态，学习效果可想而知。同时由于缺乏自我规划，这类学生也很难系统掌握自身爱好所属的知识架构体系，因此在毕业时就容易遭遇本专业能力缺失、业余爱好能力不强的窘境。自身素质能力与企业需求不匹配也就不难理解。何时做职业规划

正如上面所讲，知识架构体系的构建需要长时间的积累，因此对大学生而言，大一期间就需要进行职业规划并不断完善。笔者了解到，虽然像中软卓越这样的培训机构会对每一位参加培训的学员进行人才测评，根据其特点进行就业指导，但这样的就业指导应该是锦上添花而非雪中送炭。可喜的是，现在很多高校都在开设就业指导的选修课，也会邀请一些知名公司或机构的管理人员给学生做职业规划的讲座，这些都是非常有意义的举措。怎样做职业规划

职业规划是一个综合性问题，涉及学生、学校、企业等多个方面。当难以有效 国信安教育基地

改变外界因素时，大学生需要更多发挥主观能动性。笔者建议大学生从以下三个方面做出努力：

首先，树立正确的职业规划认知。很多学生认为做职业规划就是要确立未来工作的职位，其实则不然。总体而言，职业规划是对未来职业发展方向的规划，大学生在此过程中需要确立自身的职业方向、系统掌握职业发展所需的基础能力架构。以中软卓越所在的IT培训行业为例，无论是培训开发还是测试，都需要掌握软件工程、开发语言、数据库、数据结构等基础知识。

篇6：大数据工程师就业前景

这群人在国外被叫做数据科学家(Data Scientist)，这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于提出，他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。

不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英(LinkedIn)中国商务分析及战略总监王昱尧说。

于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。

由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。

虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。

除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。

学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家;沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。

你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍(Nicole Yan)的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”颜莉萍(Nicole Yan)说。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。

篇7：关于Java大数据就业前景分析

大数据是在20XX年正式引入国内，但是在当时还只是试探阶段，并没有太多的落地。直到20XX年，以Hadoop为代表的生态趋于成熟，甚至结合内存处理领域、数据实时处理领域，已经形成了一套完整的大数据平台技术解决方案。再加上大量企业的尝试于是在该年形成了一个大数据在国内的爆发点。也就是从20XX开始，大数据的人才市场需求在急剧扩增。20XX年，随着互联网的发展，需求的饱和，流量红利的消失，让很多企业公司不得不考虑通过数据来提升效率以及推进用户体验，例如推荐系统、个性化服务等，于是各大互联网企业纷纷向数据化转型，使得大数据这个领域进一步达到高潮。过去的20XX年在基础上持续升温，再加上国家的大数据战略使得大数据越发的引人注目，而市场对Java大数据人才的需求也是越发的旺盛。

Java大数据应用领域

Java大数据的应用领域非常的广泛，可以简单分为几类：

1. 基础大数据服务平台，大中型的商业应用包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站等。

2. 数据分析领域，例如图像分析，语音识别，空间分析，用户分析，可视化等。

3. 各种数据源的建立，气象，交通，媒体娱乐等领域数据市场的形成。

Java大数据的就业方向

除了以上说明的几种大数据的应用方向和领域，Java大数据本身也可以入职传统的Java职位，因此其就业方向非常的广泛。但是同时应为专业性，很多Java大数据工程师长期专注一个领域，随着技术能力的提升，技术的方向也会越来越窄，所以，为了以后的职业道路不会偏移，现在就应该对各个就业方向做一个全面的了解。

从技术的角度来看主要是这几个版块，也和大数据的技术流程有关：

1. 数据采集

应用Flume技术实时抓取数据信息，应对大数据背景下的数据采集的问题

2. 数据清洗

应用MapRedurce、Storm、Spark等技术进行大数据背景下的ETL

3. 数据存储

应用GFS、HDFS、S3等技术进行分布式文件存储，解决存储的高可用性问题

4. 数据查询

应用Hive、Impala、SparkSQL等技术进行海量数据下的高性能查询

篇8：大数据在JIT采购中的应用前景

JIT采购又称为准时化采购, 它是由准时化生产 (Just In Time) 管理思想演变而来的, 其基本思想是把合适的数量、合适质量的物品、在适当的时间供应到适当的地点。JIT采购和JIT生产一样, 能够极好地满足用户的需要, 也可以极大的减少库存、降低浪费, 从而极大的降低企业的采购和运营成本, 提高企业的竞争力。

实施JIT采购, 看板管理、对供应商的选择和管理以及质量管控是其核心内容。决策成本成为采购过程的重点, 在越来越多的企业将JIT生产的模式纷纷移植到采购的过程中, 首先注重的即是对JIT思想的理解与运用。在实现JIT采购时, 首先构架足够庞大的信息网, 以期及时获取JIT采购所需要的大量信息数据, 而后, 要建立足够庞大的团队来处理这些信息用于采购决策。

在实际运用中, 许多企业会发现这样的问题, 要么信息网获取的信息很少或者有用信息很少, 信息获取系统的性价比不高, 要么信息网获取的信息太过庞大且很复杂, 在分析处理信息的过程中往往出现数据“干草垛”, 浪费人力物力。

2 与采购相关的大数据的获取

优良的采购决策体系体现在:能按采购标准采供货品, 能发现并发展和维持优秀供应商, 能对采购需求变化趋势最大限度预判。庞大的数据对JIT采购来说就是决策依据, 理论上越多的数据会带来更准确及时的信息, 采购决策会更优。

现阶段大数据的获取方式主要有以下几种:传感器技术, web 2.0技术, 条形码技术, RFID技术, 移动终端技术等。

RFID是一种射频数据采集技术, 它优于条码识别技术之处在于RFID可以动态地识别高速运动物体并可同时识别多个电子标签, 识别距离较大, 能适应恶劣环境。同时因为电子标签可唯一地标识商品, 所以可以在整个供应链上跟踪货物, 实时地掌握商品处于供应链的哪个环节上。

Web 2.0技术是基于互联网去中心化的交互模式, 在提供给每个用户更多更有价值的信息的同时, 每个用户也向互联网共享着体量庞大的有价值的信息。而利用这种交互模式产生的信息, 成为JIT采购的大数据获取中最为关键的方式。

3 大数据的分析处理

随着数据获取和数据传输的成本大幅降低, 获取的JIT采购相关的数据的体量与日俱增。某全球500强家电企业在2010年6月, 仅全球采购产生的相关数据就达到2PB之巨。数据来自生产部门的计划以及实时生产情况, 物联网提供的货品库存及物流信息, 供应商的供应情况以及供应商的生产情况, 销售部门的销售情况产品竞争情况, 甚至于人事部门的人事变动, 等等。处理体量如此庞大的数据, 传统数据分析方法已无法满足。当传统关系数据库管理技术由于自身的扩展性限制, 已无法继续很好地适用于大数据处理的时候, 云计算应运而生。

分析大数据之前需要对其进行抽取、清洗作业。JIT采购中获取的大数据有多种结构和类型, 数据抽取将这些数据转化成单一或者便于处理的数据结构和类型。清洗就是数据降噪, 通过一定手段将与JIT采购无关的数据或是错误的数据滤除, 降低分析难度, 提高数据可信度。

大数据的分析方法主要有以下几种:

(1) 可视化分析。JIT采购中产生的大数据最终是要服务于JIT采购的, 采购的决策者还是人, 大数据的分析结果可视化, 让采购人员看起来简单明了, 才能最大限度发挥其作用。

(2) 数据挖掘算法。不断挖掘优化算法, 算法服务于数据, 只有更好地挖掘数据的算法, 提高计算效率, 才能体现数据的价值。

(3) 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析, 从大数据中挖掘出特点, 通过科学的建立模型, 之后便可以通过模型带入新的数据, 从而预测未来的数据。

(4) 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战, 我们需要一套工具系统的去分析, 提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

(5) 数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理, 高质量的数据和有效的数据管理, 无论是在学术研究还是在商业应用领域, 都能够保证分析结果的真实和有价值。

4 大数据在JIT采购中的应用及其前景

大数据的应用在传统企业大多都有涉及, 但基本上都是停留在数据分解和数据分析层面。传统采购模式对大数据的应用也是如此, 数据分解让采购部门了解采购进展, 数据分析展示给老板采购成果, 这些并没有把数据真正转化成生产力。

有效利用大数据可以创造巨大的价值, 越来越多的企业在采购中开始试水大数据, 并取得了一定的突破。相比之下, 大数据对于JIT采购比起传统采购而言有更大的适用性, 这集中体现在:

第一, JIT采购实时的特点相比与传统采购来说既是优势也是劣势, 零库存易受各种各样的因素的影响, 包括生产计划的改变、库存消耗的变动以及影响库存的其他因素等等, 这些因素是实时变化实时影响采购和生产的, 而大数据通过物联网等各种途径为决策者收集分析处理并展现和预判这些影响因素, 使JIT采购在实际应用中更加健壮。

第二, JIT采购由于其对采购链稳定性的需要, 一般都是单源采购, 即同期同货品只有一个供应商, 而供应商端的不稳定因素在没有大数据时无法准确和及时的获知, 亦无法及时应对, 对采购造成的的风险无法掌控。而大数据可以有效收集利用供应商的数据, 及时发现并提醒规避风险, 并可实时协调多个供应商供应同一货品, 降低或消除不可控因素的影响, 实现供应链的不断优化。

第三, JIT采购中人为决策影响巨大, 由于采购人员的各种因素而偏离的采购行为造成资本浪费。大数据支持下可以客观量化影响决策的指标, 为采购决策提供支持和管理。

大数据的应用很好地克服了JIT采购的一些弱点, 强化了JIT采购的优点, 二者结合应用可为企业创造更大的价值。

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